需求：這個是資料在前端通過echarts展示出來的 現在我需要根據前幾條資料的走勢來判斷當前資料點的狀態
嘗試：1.之前百度了 使用最小二乘法來擬合曲線 但是感徑訓傳的斜率對不上。不知道是不是我對回傳值的理解有什么錯誤的地方
我的函式:
///<summary>
///用最小二乘法擬合二元多次曲線
///</summary>
///<param name="arrX">已知點的x坐標集合</param>
///<param name="arrY">已知點的y坐標集合</param>
///<param name="length">已知點的個數</param>
///<param name="dimension">方程的最高次數</param>
private double[] MultiLine(double[] arrX, double[] arrY, int length, int dimension)//二元多次線性方程擬合曲線
{
int n = dimension + 1; //dimension次方程需要求 dimension+1個 系數
double[,] Guass = new double[n, n + 1]; //高斯矩陣 例如：y=a0+a1*x+a2*x*x
for (int i = 0; i < n; i++)
{
int j;
for (j = 0; j < n; j++)
{
Guass[i, j] = SumArr(arrX, j + i, length);
}
Guass[i, j] = SumArr(arrX, i, arrY, 1, length);
}
return ComputGauss(Guass, n);
}
private double SumArr(double[] arr, int n, int length) //求陣列的元素的n次方的和
{
double s = 0;
for (int i = 0; i < length; i++)
{
if (arr[i] != 0 || n != 0)
s = s + Math.Pow(arr[i], n);
else
s = s + 1;
}
return s;
}
private double SumArr(double[] arr1, int n1, double[] arr2, int n2, int length)
{
double s = 0;
for (int i = 0; i < length; i++)
{
if ((arr1[i] != 0 || n1 != 0) && (arr2[i] != 0 || n2 != 0))
s = s + Math.Pow(arr1[i], n1) * Math.Pow(arr2[i], n2);
else
s = s + 1;
}
return s;
}
private double[] ComputGauss(double[,] Guass, int n)
{
int i, j;
int k, m;
double temp;
double max;
double s;
double[] x = new double[n];
for (i = 0; i < n; i++) x[i] = 0.0;//初始化
for (j = 0; j < n; j++)
{
max = 0;
k = j;
for (i = j; i < n; i++)
{
if (Math.Abs(Guass[i, j]) > max)
{
max = Guass[i, j];
k = i;
}
}
if (k != j)
{
for (m = j; m < n + 1; m++)
{
temp = Guass[j, m];
Guass[j, m] = Guass[k, m];
Guass[k, m] = temp;
}
}
if (0 == max)
{
// "此線性方程為奇異線性方程"
return x;
}
for (i = j + 1; i < n; i++)
{
s = Guass[i, j];
for (m = j; m < n + 1; m++)
{
Guass[i, m] = Guass[i, m] - Guass[j, m] * s / (Guass[j, j]);
}
}
}//結束for (j=0;j<n;j++)
for (i = n - 1; i >= 0; i--)
{
s = 0;
for (j = i + 1; j < n; j++)
{
s = s + Guass[i, j] * x[j];
}
x[i] = (Guass[i, n] - s) / Guass[i, i];
}
return x;
}//回傳值是函式的系數
uj5u.com熱心網友回復：
我想的還有另外一種解決方案：取一段資料 通過峰值和低谷值來判斷曲線 是不是單一走勢 然后再設定一個波動區間，過濾小波動，不知道這種思路行不行uj5u.com熱心網友回復：
//高斯矩陣 例如：y=a0+a1*x+a2*x*x這個計算了嗎
uj5u.com熱心網友回復：
12行就是組成的二元一次 資料源呀。我理解的話，然后下面就會計算這個矩陣資料
uj5u.com熱心網友回復：
我的意思是你這個回傳的3個系數a0，a1，a2帶入計算擬合曲線沒你把擬合曲線和你原曲線對比以下，看看？
uj5u.com熱心網友回復：
我猜你說的是移動均線
這塊基本畫在“時序信號處理”，當然理論上那玩意有成套理論“差分方程”，“回歸趨勢”，我估計你也不想看
從描述上，你可能只想簡單做一下重采樣（移動均線），但我們不知道你具體想干啥，所以只能告訴你可以用的工具類
通常可以用的工具類
1.mathnet -----------信號處理，漢明視窗，重采樣，資料擬合，回歸預測
2.AccordNET-----------也是一個工具包，不過信號處理這塊他放在音頻采樣部分（因為音頻采樣其實也是時序信號，這個庫把信號處理抽象放在音頻的signal信號，complex signal復合信號）
uj5u.com熱心網友回復：
這樣嗎 我之前是直接根據回傳的系數來判斷的
對這方面不是很明白 原來是我搞錯了 擬合曲線和源曲線對比之后 就能得到趨勢嘛 我試一試呢 謝謝
uj5u.com熱心網友回復：
因為我們不知道你到底想要什么，只能盡量給點靠邊的猜測和可以用工具https://blog.csdn.net/qq_19600291/article/details/101010249
比如這篇文章是“移動平均濾波”，如果要完成這種東西，mathnet ，AccordNET這兩個工具包我們都可以完成這個功能
uj5u.com熱心網友回復：
每組資料對比每相鄰幾個資料的變化量，找出最大變化值，， 比較 這幾組資料的最大變化值不就出來了嗎？（就是對比臺階式上升的那個點）轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/net/252885.html
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